A LexisNexis® Risk Solutions lançou uma solução de pontuação de risco autocalibrável baseada em inteligência artificial. O Emailage® Adaptive foi desenvolvido para identificar fraudes e reduzir o volume de transações de baixo risco sinalizadas como fraudulentas.
Em testes, a arquitetura baseada integralmente em modelos de IA analisou e-mail, endereço IP, telefone, endereço físico e outros sinais. A solução identificou cerca de 90% das fraudes entre as transações classificadas como de maior risco e reduziu os falsos positivos em mais de 80%.
IA adaptada aos padrões de cada organização
O Emailage® Adaptive aprende continuamente a partir de dados de transações, padrões de fraude e contexto de cada organização. Com essas informações, desenvolve modelos personalizados de prevenção a fraudes, que são recalibrados automaticamente, sem intervenção manual.
A solução foi desenvolvida para diferentes setores e cenários de risco, incluindo abertura e gerenciamento de contas e pagamentos.
Com 7,9 bilhões de contas de email em todo o mundo e cerca de um terço dos usuários mantendo o mesmo endereço de email por mais de 10 anos, a análise do histórico e dos padrões de uso pode oferecer insights quando combinada a outras informações de inteligência de risco.
Resultados apresentados pela Dell Technologies
A Dell Technologies conseguiu dobrar suas taxas de detecção de fraudes de alto risco e reduzir em 83% as análises manuais de transações de baixo risco desde a implementação do Emailage Adaptive para apoiar decisões de risco.
“O modelo de IA com autocalibração nos ajudou a modernizar a prevenção a fraudes ao minimizar a dependência de regras estáticas e ajustes manuais de políticas”, afirma Jeremy Cole, diretor de operações de negócios da Dell Technologies. “Nossa equipe de fraude agora pode calibrar menos, agir mais rapidamente e aprovar mais transações legítimas com confiança.”
O lançamento ocorre em um cenário de crescimento dos impactos financeiros das fraudes. Segundo o Cybercrime Report 2026, da LexisNexis® Risk Solutions, uma em cada 11 novas contas criadas globalmente é uma tentativa fraudulenta. Outro estudo da empresa, O Real Custo da Fraude, aponta que o custo total das fraudes para empresas dos Estados Unidos supera US$ 5 para cada US$ 1 de perda direta no varejo e e-commerce.
Explicabilidade e adaptação contínua
Fundamentada em princípios de explicabilidade, a arquitetura do Emailage Adaptive utiliza dados de transações dos clientes, tendências do setor e padrões emergentes de fraude para alimentar um ciclo contínuo de aprimoramento.
Esses dados permitem que os modelos evoluam ao longo do tempo e gerem pontuações de risco acompanhadas de códigos de motivo.
“À medida que a IA generativa ganha escala, os ataques de fraude agora estão acontecendo em um ritmo mais rápido do que a maioria das estratégias manuais de prevenção consegue acompanhar, sobrecarregando os sistemas e expondo as empresas a riscos cada vez maiores”, diz Kimberly Sutherland, head global de fraude e identidade da LexisNexis Risk Solutions. “Ao aprender continuamente com os resultados de fraudes, com o respaldo de inteligência de risco intersetorial, um modelo de fraude com autocalibração pode se ajustar instantaneamente a mudanças sutis nos padrões de fraude, eliminando a defasagem entre o surgimento dos padrões e a calibração das defesas. Isso permite que as equipes de fraude aprimorem continuamente a precisão preditiva e, ao mesmo tempo, reduzam a carga de trabalho manual.”
Entre os recursos apresentados pela empresa estão modelos de IA personalizados, pontuação transparente com códigos de motivo e uma abordagem de IA responsável desde a concepção, com foco em explicabilidade, mitigação de vieses e proteção da privacidade dos dados.
O Emailage Adaptive recebeu o Prêmio Platinum 2025 de Inovação em IA para Prevenção a Fraudes e o Prêmio Platinum 2026 de Inovação em Prevenção a Fraudes em Pagamentos. Os reconhecimentos foram concedidos pela Juniper Research e destacaram os recursos de IA adaptativa e a capacidade de avaliação de risco da solução.
